• 한국수자원학회논문집
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• 제45권7호
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• pp.713-727
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• 2012

본 연구에서는 독립 호우사상을 이용하여 이변량 빈도해석 및 유출해석을 수행하고, 이를 기존 단변량 빈도해석 결과와 비교 평가하였다. 본 연구는 규모가 다른 중랑천, 청계천, 우이천유역 등 세 유역에 대해 수행되었다. 유출모형으로 Clark 모형을 이용하였고, 유효우량은 SCS 방법을 적용하여 계산하였다. 강우의 시간분포 모형으로 교호블록 방법 및 Huff 방법을 적용하여 그 결과가 비교될 수 있도록 하였다. 그 결과를 정리하면 다음과 같다. (1) 연최대치 독립 호우사상계열의 이변량 빈도해석 결과, 지속기간이 짧은 경우에는 단변량 빈도해석 결과와의 차이가 매우 크나 지속기간이 길어짊에 따라서 그 차이가 현저히 줄어드는 것으로 나타났다. 아울러 지속기간이 짧은 경우, 단변량 빈도해석 결과가 이변량 빈도해석 결과보다 더욱 크게 나타났으나 특정 지속기간 이상부터 그 결과가 역전되는 것으로 나타났다. (2) 교호블록 시간분포 방법을 적용하는 경우가 Huff 방법을 적용한 경우보다 더욱 큰 첨두유출량을 발생시키는 것으로 나타났다. 아울러 교호블록 방법을 적용하는 경우에는 강우 지속기간의 증가에 따라서 첨두유출량이 점차 증가하는 것으로 나타났으나, 강우 지속기간이 대략 24시간 정도 되었을 때 그 값이 거의 수렴하는 것으로 나타났다. (3) 중랑천 유역에 대해 Huff 방법을 적용하여 유출해석을 수행한 결과에서는 이변량 설계강우를 적용한 경우가 단변량 설계강우를 적용한 경우보다 더욱 큰 홍수량을 발생시키는 것으로 나타났다. 반면에 청계천 및 우이천 유역의 경우에는 이변량 설계강우를 적용한 경우보다 단변량 설계강우를 적용한 경우의 홍수량이 다소 큰 것으로 나타났다. 그러나 교호블록 방법을 적용한 경우에서는 모든 유역에 대해 이변량 설계강우를 적용한 경우가 단변량 설계강우를 적용한 경우보다 큰 홍수량을 발생시키는 것으로 나타났다.

• 벤처창업연구
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• 제9권6호
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• pp.47-64
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• 2014

본고에서는 창조경제하의 주요 특성(네트워크 외부성과 스필오버 효과)을 감안한 이론모형을 구축하고 신용보증 등 정책금융의 효과를 분석한 결과, 창조경제하에서 발생할 수 있는 정보의 비대칭성을 축소시킬 수 있는 인프라 구축과 금융시장의 효율성 제고가 양적 지원 확대 못지않게 중요한 것으로 나타났다. 즉 신용보증제도와 같은 정부의 정책금융이 소기의 성과를 내기 위해서는 시장실패로 인한 자금의 갭을 메우는 것도 중요하지만 창조경제하에서 이와 같은 정보의 비대칭성을 줄일 수 있는 인프라 및 다양한 기제가 혁신기업의 창업 및 성장단계에 따라 필요한 것으로 나타났다. 이러한 것이 구비되지 않았을 경우 정책금융 지원효과는 오히려 시장에 공급되는 금융규모 자체를 줄이거나 오히려 혁신기술의 상용화 가능성을 낮출 것으로 지적되었다. 현재 우리나라의 중소기업금융과 신용보증제도 현황을 살펴본 결과 창조경제 구축에 부합하게끔 정책목표나 방향이 설정되어 있으나 양적인 측면의 공급확대이지 질적인 측면에서 보다 근본적인 정보의 비대칭성 문제 해소에는 미흡한 것으로 평가되었다. 이와 같은 논의 결과를 토대로 창조경제 활성화를 위한 금융지원의 기본방향으로 시장친화적 금융지원정책의 추진과 이를 위한 위험분담 체계의 구축, 관계형 금융 활성화, 중소기업 금융정책의 효율화가 제시되었다. 이러한 기본방향을 전제로 신용보증제도와 관련하여서는 창조경제의 특성이 고위험인 만큼 자칫 이와 같은 공적 지원의 양적 확대가 재정부담으로 작용할 수 있으므로 효율적인 보증제도의 운용 필요성이 제기되었다.

• 서비스연구
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• 제8권1호
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• pp.89-102
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• 2018

산업분류(Industrial Classification)는 산업활동의 종류를 체계적으로 구분한 것으로서, 모든 국가는 국가별 일정한 분류 방법에 의해 체계화된 표준산업분류(Standard Industrial Classification)를 운용하고 있다. 이를 바탕으로 자국의 산업활동과 관련한 통계조사를 통해 산업현황을 분석하거나, 관련 정책 수립에 활용하며, 또 국가 간 비교에도 이용하고 있다. 국제적으로는 2차 산업혁명 이후, 국가 간 경제 산업교류가 활발해지면서 국제적인 표준산업분류 기준의 필요성이 대두됨에 따라 유엔통계처(UNSD)는 영국의 경제학자 콜린 클라크가 1940년 산업을 1차(원시산업) 2차(가공산업) 3차(서비스산업)로 구분한 산업 3분류를 기초로 하여 1948년에 국제표준산업분류(ISIC)를 제정하였고, 대부분의 국가가 이를 원용하고 있다. 이러한 국제표준산업 분류(ISIC)와 각국의 표준산업분류는 제정 이후, 수차례 개정을 거쳐 현재에 이르고 있는데, 이들 표준산업분류가 거의 예외 없이 2000년대에 들어 대폭적인 개정이 이루어지고 있고, 그 개정 사유가 신생산업의 출현으로 인한 산업구조 변화를 반영하기 위한 것이라는 것과 그 개정 내용이 주로 3차산업 영역의 대분류 항목을 신설 세분하거나, 1 2차산업 영역 소속의 산업들이 3차산업 영역으로 소속 이동하는 형태라는 공통적 현상을 보이고 있다. 이에 본 연구는 이러한 공통적 현상의 발생 원인을 체계적으로 규명하고, 현 분류체계들의 문제점을 분석한 후, 서비스경제 관점에서의 새로운 산업분류체계의 방향을 고찰하고, 새로운 분류체계의 개념적 모델을 제안하였다. 향후 연구를 통해 본 제안 모델을 검증하고 신 분류체계 연구를 활성화할 필요가 있다.

• 한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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• 한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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• pp.1246-1246
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• 2001

The quality of meat is highly variable in many properties. This variability originates from both animal production and meat processing. At the pre-slaughter stage, animal factors such as breed, sex, age contribute to this variability. Environmental factors include feeding, rearing, transport and conditions just before slaughter (Hildrum et al., 1995). Meat can be presented in a variety of forms, each offering different opportunities for adulteration and contamination. This has imposed great pressure on the food manufacturing industry to guarantee the safety of meat. Tissue and muscle speciation of flesh foods, as well as speciation of animal derived by-products fed to all classes of domestic animals, are now perhaps the most important uncertainty which the food industry must resolve to allay consumer concern. Recently, there is a demand for rapid and low cost methods of direct quality measurements in both food and food ingredients (including high performance liquid chromatography (HPLC), thin layer chromatography (TLC), enzymatic and inmunological tests (e.g. ELISA test) and physical tests) to establish their authenticity and hence guarantee the quality of products manufactured for consumers (Holland et al., 1998). The use of Near Infrared Reflectance Spectroscopy (NIRS) for the rapid, precise and non-destructive analysis of a wide range of organic materials has been comprehensively documented (Osborne et at., 1993). Most of the established methods have involved the development of NIRS calibrations for the quantitative prediction of composition in meat (Ben-Gera and Norris, 1968; Lanza, 1983; Clark and Short, 1994). This was a rational strategy to pursue during the initial stages of its application, given the type of equipment available, the state of development of the emerging discipline of chemometrics and the overwhelming commercial interest in solving such problems (Downey, 1994). One of the advantages of NIRS technology is not only to assess chemical structures through the analysis of the molecular bonds in the near infrared spectrum, but also to build an optical model characteristic of the sample which behaves like the “finger print” of the sample. This opens the possibility of using spectra to determine complex attributes of organic structures, which are related to molecular chromophores, organoleptic scores and sensory characteristics (Hildrum et al., 1994, 1995; Park et al., 1998). In addition, the application of statistical packages like principal component or discriminant analysis provides the possibility to understand the optical properties of the sample and make a classification without the chemical information. The objectives of this present work were: (1) to examine two methods of sample presentation to the instrument (intact and minced) and (2) to explore the use of principal component analysis (PCA) and Soft Independent Modelling of class Analogy (SIMCA) to classify muscles by quality attributes. Seventy-eight (n: 78) beef muscles (m. longissimus dorsi) from Hereford breed of cattle were used. The samples were scanned in a NIRS monochromator instrument (NIR Systems 6500, Silver Spring, MD, USA) in reflectance mode (log 1/R). Both intact and minced presentation to the instrument were explored. Qualitative analysis of optical information through PCA and SIMCA analysis showed differences in muscles resulting from two different feeding systems.